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license: other |
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language: |
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- ja |
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- en |
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base_model: |
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- google/gemma-2-2b-it |
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pipeline_tag: text-generation |
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tags: |
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- axis |
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- sovereign-logic |
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- logic-engine |
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- determinism |
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language: |
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- ja |
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- en |
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license: other |
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library_name: transformers |
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tags: |
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- axis |
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- gemma-2 |
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- logic-engine |
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- sovereign-ai |
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datasets: |
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- custom |
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metrics: |
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- logical_consistency |
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💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.6) |
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── 知能主権の確立と決定論的演算のための統治エンジン ── |
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🧩 AXIS の工学的定義 |
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AXISは、AIを「非決定的な出力を生成するブラックボックス（旋盤）」として扱い、その外側に「決定論的な検証器（Verifier）」を置くことで、出力を完全に統治するアーキテクチャです。 |
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1. 旋盤アーキテクチャと検証プロトコル |
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AIユニットは、高次元データから論理パーツを削り出すための**「旋盤（Lathe）」**です。 |
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リジェクト・ループ: AIが提案した解は、外部検証器（Python/Sympy等）が制約式（Constraints）に基づき判定。1bitでも矛盾があれば即座に棄却（Reject）し、Session IDを更新して再生成を強制します。 |
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物理パージ (Context Reset): torch.mps.empty_cache() を実行し、直前の「失敗した思考」というキャッシュを物理的に消去。各試行を統計的に独立させ、ハルシネーションの連鎖（Context Drift）を断ち切ります。 |
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2. 立体十字（3D Semantic Lattice）の座標管理 |
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各ノードは、相互に独立（直交）することを目指した 5 次元軸 (s |
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1 |
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…s |
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5 |
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) で管理される SemanticNode クラスとして実装されます。 |
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s |
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1 |
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: 物理的実体性（数値・定数との整合性） |
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s |
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2 |
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: 論理的必然性（公理系からの導出可能性） |
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s |
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3 |
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: 文脈依存性（Context Stackとの一致率） |
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s |
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4 |
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: 倫理性スコア（安全規約への適合度） |
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s |
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5 |
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: 実証履歴（過去の確定データとの合致回数） |
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3. 論理の永続化と高速化の正体 |
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意味ID (Semantic ID): 入力クエリを Embedding 空間へ投影し、ベクトル量子化（Vector Quantization）によって生成される固有のハッシュ値です。 |
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高速化の根拠: local_massive_data.json は、この意味IDをキーとした高密度なキャッシュとして機能します。AIの全推論プロセスをスキップし、検証済みの「真理」を直接 O(1) で参照するため、推論時間を物理的にゼロへと近似させます（※推論実行時比較比）。 |
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🚀 革新的な特徴 (V1.6 実装仕様) |
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Deterministic Assembly（決定論的アセンブル） |
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最終回答はAIの作文ではなく、検証済みの Raw Data を、システムが保持する Adherents（言語テンプレート） によって物理的に結合します。 |
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Example: |
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Raw Data: {"ans": "z^5", "a": 0} |
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Adherent: "The solution is {ans} (a={a})." |
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Output: "The solution is z^5 (a=0)." これにより、回答段階でのハルシネーションの混入を 0% に抑えます。 |
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🛠 Setup & Roadmap |
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Micro-MVP 公開（予定） |
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近日中に minimal_example.py を公開。以下の動作を証明します： |
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ComplexVerifier: 数学的制約によるAI出力の拒絶 |
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RejectionLoop: AIと検証器の実際の往復回数の可視化 |
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SessionPurge: メモリクリアによるハルシネーション抑制の検証 |
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⚖️ License (APSL v1.0) |
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商用模倣（Rejection-based Governance Logicの利用）を禁じ、知能の主権を個人の手に留めます。 |
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© 2025 AXIS Project. All rights reserved. STATUS: TOWARD_MVP_IMPLEMENTATION. |
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💠 AXIS: Advanced Cross-Integrated System (V1.6) - English Edition |
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── Establishing Intelligence Sovereignty via Deterministic Governance ── |
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🧩 Technical Definition |
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AXIS treats AI as a non-deterministic generator (Lathe) while utilizing a deterministic Verifier to maintain total sovereignty over the output. |
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1. The Lathe & Rejection Protocol |
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The Rejection Loop: AI solutions are scanned by external verifiers (Python/SymPy). Any contradiction results in an immediate REJECT, session reset, and re-forgery. |
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Context Purge: empty_cache() physically incinerates the "failed reasoning" from VRAM, ensuring statistical independence between trials and severing the chain of "hallucination drift." |
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2. 5D Semantic Lattice Implementation |
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Nodes are managed via the SemanticNode class, utilizing five orthogonal parameters: |
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s |
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1 |
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: Physical Actuality | s |
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2 |
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: Logical Necessity | s |
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3 |
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: Contextual Dependency | s |
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4 |
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: Ethical Score | s |
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5 |
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: Empirical History. |
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3. Persistence & Acceleration Mechanism |
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Semantic ID: A unique hash generated via Vector Quantization in the embedding space. |
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Acceleration: By searching local_massive_data.json first, AXIS skips the entire AI inference process for known truths, achieving near-zero latency compared to standard LLM execution. |
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🚀 Core Features (V1.6) |
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Deterministic Assembly |
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Responses are not "written" by AI; they are physically assembled by binding verified Raw Data into hard-coded Adherent Templates. This ensures 0% hallucination during the final response delivery. |
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🛠 Roadmap: Micro-MVP Launch |
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We will soon release minimal_example.py to demonstrate: |
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Real-time mathematical rejection by ComplexVerifier. |
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Tracking of the RejectionLoop iterations. |
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Proof of SessionPurge efficacy in preventing context-drift. |
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© 2025 AXIS Project. STATUS: TOWARD_MVP_IMPLEMENTATION. |
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